\subsection{Semantische Daten }
Das Semantic Web verkn\"upft und sucht Informationen, im Gegensatz zum World Wide Web nicht anhand ihrer H\"aufigkeit oder textlichen \"Ubereinstimmung, sondern  ihrer Bedeutung (Semantik) nach. Semantische Daten werden mit Metadaten versehen, sodass auch Computer den Inhalt „verstehen“ und interpretieren k\"onnen. Dieses erm\"oglicht eine komplexere Suchtiefe und reduziert die irrelevanten Suchergebnisse herk\"ommlicher Suchmaschinen. Hierbei spielt das, vom World Wide Web Consortium (W3C) entwickelte, Resource Description Framework (RDF) eine entscheidende Rolle. Das daraus resultierende  RDF-Modell basiert auf einem gerichteten Graphen und umschreibt zwei \glqq durch eine Eigenschaft verbundene Ressourcen[…]Sie k\"onnen als einfacher Satz mit Subjekt, Pr\"adikat und Objekt verstanden werden.\grqq \cite{Tolle}

\paragraph*{Anfragesprachen:}
Um mit semantische Daten, die häufig in sehr großen Datenbasen vorkommen, arbeiten zu können, ist die Verfügbarkeit eines Verfahrens wichtig, wesentlichen Teile aus diesen zu extrahieren. Dafür haben sich einige Anfragesprachen entwickelt. SPARQL \cite{SPARQL}, welches in seiner Struktur SQL ähnelt wurde 2008 von der W3C standardisiert und findet in der Praxis verbreitete Anwendung. Weitere Vielzahl weitere Sprachen existieren. So nutzt Versa \cite{Versa} einen funktionalen Ansatz, während RDFQ \cite{RDFQuerySurvey} das XML-Format zu Anfragespezifikation heranzieht. Allen gemeinsam ist eine Syntax, die aufgrund ihrer Komplexität für Menschen schwer zu lesen und zu schreiben ist. Aus diesem Grund ist es wünschenswert, dass der Nutzer von seiner genutzten Software in der Generierung von Anfragen unterstützt wird, oder eine Abstraktionsebene über die genutzte Sprache zur Verfügung stellt.


\subsection{Graph}
\glqq Das Semantische Datenmodel ist durch den Term Ontologie definiert: ein Konzept welches aus der Philosophie kommt, in Verbindung mit Informations Technologien wird es definiert als formale, explizite Spezifikation einer gemeinsamen Konzeptualisierung\grqq \cite{Leida}. Dieses Model, ein Graph mit beschrifteten direkten Pfaden, in denen sich Meta-Daten und Daten das selbe Model teilen, stellt offiziell Konzepte, Attribute dieser und Verbindungen zwischen Konzepten und Instanzen dieser Konzepte dar. 

Im mathematischem Sinne besteht so ein Graph aus einer Menge von Knoten, Kanten und einer Funktion, die der Menge der Kanten eine Menge ungeordneter Knotenpaare zuordnet. 
Im semantischem Sinne besteht ein Graph aus einer Menge von Datenwerten, als Knoten dargestellt, und Kanten, die die Bedeutung der Beziehung zwischen 2 Datenwerten aufzeigen. Jede Beziehung ist mit der entsprechenden Eigenschaft der zugehörigen Eigenschaft-Wertpaare markiert. Der Graph ist nicht gerichtet d.h. die Kanten repr\"asentieren gleichzeitig beide Beziehungsrichtungen.\cite{Velte} 

Graphen werden oft f\"ur die visuelle Darstellung von Beziehungen zwischen Instanzen verwendet. Graphen, im Zweidimensionalen und Dreidimensionalen, werden am meisten eingesetzt um hierarchisch strukturierte Daten wie Ontologien und Netzwerke darzustellen.


\subsection{Charts}
Unter Charts verstehen wir Visualisierungsverfahren für logisch verkn\"upfter Daten, meist in numerischer Form. Im weitesten Sinn l\"asst sich das mit dem deutschen Diagramm gleichstellen, weshalb wir beide Begriffe im folgenden Wechselseitig verwenden werden.

Charts kommen in einer Vielzahl von Auspr\"agungen vor, die jeweils verschiedene Teilaspekte der zu repr\"asentierenden Daten hervorheben. In ihrem Survey\cite{Katifori} nehmen Katafori et. al. folgende Gruppierung vor: Indented list (eingerückte Liste), Node-link and Tree (Graphen und B\"aume), Zoomable (Zoombare Diagramme), Space-filling (Raumaussch\"opfende Diagramme), Focus + context or distortion (Diagramme, die einen Teilausschnitt der Daten im Detail anzeigen, andere Bereiche nur ansatzweise darstellen), 3D Information landscape (3D-Landschaften).
Wir m\"ochten eine weitere Unterteilung anbringen, die auf die Hervorhebung der Diagramme für bestimmte Teilaspekte der Daten beruht. Zum einen sind das Diagramme, die den Verlauf veränderlicher Daten visualisieren. Weiterhin Diagramme, die einen Anteil-am-Ganzen darstellen, sowie solche, die einen Wertevergleich vereinfachen.

Um zur Visualisierung von komplexen Daten tauglich zu sein, verzichten Diagramme in der Regel auf die Darstellung von Text. Ein g\"angiges Muster ist die Verwendung von Farbkodierungen, die über eine Legende in den Kontext gesetzt werden.

Zu den meisten Diagrammtypen existieren weiterhin dreidimensionale Varianten, die eine weitere Ebene zur Datendarstellung bereitstellen, aber neue Herausforderungen in der \"Ubersichtlichkeit und Navigation hervorbringen.
